Особливості Розроблення Рекомендаційної Системи Обрання Безпечних Туристичних Маршрутів За Умови Карантину

Abstract

Проаналізовано особливості побудови моделі формування безпечних туристичних маршрутів для розроблення рекомендаційної системи обрання маршрутів за умови карантину. Сформульовано первинні та вторинні вимоги до побудови такої системи. З'ясовано, що серед основних вимог важливу роль відіграє інтерактивність маршрутів, яка дає користувачам можливість взаємодіяти з обраним маршрутом, додавати точки інтересу, залишати відгуки, відзначати відвідані локації, а також здійснювати моніторинг скупчення людей, який забезпечує мобільне його зондування, щоб визначати кількість людей на певних локаціях і рекомендовані шляхи для уникнення скупчення людей. Встановлено, що такий підхід ґрунтується на розробленій моделі безпечних маршрутів за умови карантину, особливості реалізації якої проаналізовано у статті. Визначено, що ця модель дає змогу зберігати й аналізувати дані про рух користувачів у просторі та часі. Досліджено, що кожен користувач матиме свою власну послідовність місцезнаходжень, що дасть змогу аналізувати їхні рухи та взаємодію з об'єктами інтересу в розумному регіоні. Встановлено, що цю модель можна розширити для внесення додаткової інформації, такої як швидкість руху, категорії відвіданих об'єктів і т.д., залежно від конкретних потреб аналізу руху користувачів. З'ясовано, що модель для опису мобільного зондування скупчення людей із координатними точками у реальному часі можна побудувати з використанням послідовності точок, де кожна точка належить вектору координат і часовій мітці. Визначено, що використовуючи методи оптимізації, такі як генетичні алгоритми, можна побудувати маршрут, який дасть змогу користувачеві уникнути найбільш навантажених місць у певний час. Дані мобільного зондування місцевості представлені як послідовність координатних точок. Запропонована рекомендаційна система дасть змогу розвиватися туристичній галузі за будь-яких умов, при цьому її функціонал можна вдосконалювати та орієнтувати на виконання інших завдань рекомендаційного характеру завдяки відкритості та кросплатформності.